阵列测向(Direction Finding)是阵列信号处理的重点研究方向之一,随着现代信号处理技术的飞速发展,阵列测向应用范围也越来越广泛,其中涉及到雷达探测、通讯、目标侦察、声纳探测、地震监测、生物医疗诊断等诸多领域。与窄带信号相比,宽带信号携带的信息量较大,有利于信号源的检测、目标信号参数的提取。由于日益复杂的电磁环境,导致大量同频或相关信号同时存在,大多数测向算法已不能满足对宽带相干信号测向需求。因此,对宽带相干信号测向的研究具有十分重要的意义。本文对宽带相干信源测向算法进行了深入研究,构建了均匀线阵和宽带相干信源的数学模型,分析了宽带相干信号的性质及其利用经典算法进行测向时存在的问题。研究了相干信号的测向算法,针对多组相干信号同时存在的问题,提出了改进特征矢量奇异值算法,此方法对大特征值对应的特征向量进行加权处理,利用加权后的特征矢量重构数据协方差矩阵,再利用常规的测向算法进行测向,该方法提高了相干信号组在低信噪比情况下的测向精确度。采用MTALAB对改进后的算法进行仿真,验证了算法有效性。研究了宽带相干信号测向算法,针对宽带独立信号与宽带相干信号同时存在的问题,提出了改进宽带相干信号侧向算法,该方法将数据协方差矩阵中的独立信号部分与相干信号部分进行分离,对独立信号与相干信号进行区分估计,有效地提升了阵列利用率。通过MTALAB仿真验证了改进后测向算法的有效性,并分析了仿真结果,改进后的算法提高了信号在低信噪比下的测向成功率,同时减小了测向误差。